포인트 x에서 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermval() 메서드를 사용하십시오. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 스칼라로 처리됩니다. 어느 경우든 x 또는 그 요소는 자체 및 c의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다.
두 번째 매개변수 C는 차수 항에 대한 계수가 c[n]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 2차원의 경우 계수는 c의 열에 저장된 것으로 생각할 수 있습니다.
세 번째 매개변수인 텐서는 True이면 계수 배열의 모양이 x의 각 차원에 대해 하나씩 오른쪽으로 확장됩니다. 스칼라는 이 작업의 차원이 0입니다. 결과는 c의 모든 계수 열이 x의 모든 요소에 대해 평가된다는 것입니다. False인 경우 x는 평가를 위해 c의 열에 브로드캐스트됩니다. 이 키워드는 c가 다차원일 때 유용합니다. 기본값은 True입니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H
계수의 다차원 생성 -
c = np.array([[1,2],[3,4]])
배열 표시 -
print("Our Array...\n",c) 치수 확인 -
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
데이터 유형 가져오기 -
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype) 모양 가져오기 -
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
포인트 x에서 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermval() 메서드를 사용하십시오 -
print("\nResult...\n",H.hermval([1,2],c)) 예
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# Create a multidimensional of coefficients
c = np.array([[1,2],[3,4]])
# Display the array
print("Our Array...\n",c)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
# To evaluate a Hermite series at points x, use the hermite.hermval() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermval([1,2],c)) 출력
Our Array... [[1 2] [3 4]] Dimensions of our Array... 2 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (2, 2) Result... [[ 7. 13.] [10. 18.]]